Стресс-тестирование и анализ сценариев

Как мы обсуждали ранее, модель VaR далека от того, чтобы служить идеальной мерой риска. Ее использование и надежность часто зависят от доступности данных; например надежные данные для предполагаемой волатильности могут быть получены только для краткосрочных периодов. А для облегчения внедрения модели VaR, особенно в случае ковариационных методов и метода Монте-Карло, обычно предполагается, что условия на рынке будут нормальными. Предполагается, что цены и стоимости (ценности) имеют гладкое поведение, что исключает возможность скачков и других экстремальных событий.

Мы пока не знаем, как создать модель VaR, которая объединит периоды нормальных условий на рынке с периодами кризиса на нем, характеризующегося значительными изменениями цены, высокой волатильностью и нарушением корреляций между факторами риска.

Другой проблемой является то, что VaR обычно рассчитывается в рамках статической структуры и, следовательно, подходит только для относительно небольшого временно? го периода, что в свою очередь означает, что мы не можем включить динамические риски ликвидности при анализе VaR.

Все это означает, что стресс-тестирование и анализ сценариев должны использоваться как дополнительные методологии, чтобы помочь анализировать возможное влияние экстремальных событий, которые происходят при отсутствии нормальных условий на рынке. Регулирующие органы рассматривают стресс-тестирование и анализ сценариев как необходимое дополнение к использованию внутренних моделей VaR.

Целью стресс-тестирования и анализа сценариев является определение величины (не частоты) потенциальных потерь, связанных с конкретными сценариями. Выбор соответствующего сценария чаще всего основывается на мнении эксперта. Сценарий может заключать в себе экстремальные изменения величин факторов риска (процентная ставка, валютный курс, цена акций или товарная цена), например изменение уровня процентных ставок на 100 бп в течение месячного периода; воспроизведение сценариев, которые стремятся учесть влияние множества факторов риска при экстремальных исторических событиях, а также гипотетических единовременных событий, которые определяются предполагаемым будущим развитием.

Стресс-тестирование факторов риска

В 1995 г. Группа по политике в области производных финансовых инструментов (Derivative Policy Group) опубликовала рекомендации относительно стресс-тестирования факторов риска, представляющие диапазон стрессов, которые используют банки для тестирования риска производных финансовых инструментов^[1]:

¦ параллельный сдвиг кривой доходности в диапазоне ± 100%;

¦ изменение формы кривой доходности в диапазоне ± 25%;

¦ изменение значения индекса акций в диапазоне ± 10%;

¦ изменение валютного курса в диапазоне ± 6%;

¦ изменение волатильности в диапазоне ± 20%.

Эти экстремальные изменения цены и курса могут существенно влиять на ценность портфеля, характеризующуюся существенной нелинейностью и большим отрицательным гамма. Портфели такого типа несут потери независимо от повышения или понижения цены, а величины потерь, возникающих при большей изменчивости цены, возрастают. (Вспомните, что гамма — это другое название второй производной стоимости (ценности) инструмента по стоимости (ценности) базового актива).

Регулирующие органы требуют, чтобы финансовые организации использовали сценарии, учитывающие особые характеристики портфелей, т. е. сценарии, включающие факторы риска, к которым их портфели наиболее чувствительны. После кризиса на рынке в 1998 г., когда отсутствие ликвидности на ряде финансовых рынков привело к значительным общеизвестным потерям (мы расскажем историю о банкротстве LTCM в гл. 14), регулирующие органы выдвинули требование к финансовым организациям о включении риска ликвидности в анализ сценариев. Многие организации в настоящее время используют стресс-тест для кредитных и операционных рисков.

• [1] Derivatives Policy Group. A framework for voluntary Oversight, 1995.